AI 요약관련 정보

• AI 엔지니어는 서비스 구축에 초점을 맞추며, LLM 활용 및 시스템 스케일링 능력이 중요합니다. 🚀
• 기존 소프트웨어 엔지니어는 LLM 통합 및 서비스 확장에 대한 이해가 필요합니다. ⚙️
• AI 엔지니어는 모델을 어느 정도 다룰 줄 알아야 하며, 최소한의 파인튜닝 능력이 요구됩니다. 🛠️
• AI는 소프트웨어가 사람의 일을 대신하는 기술이며, LLM은 딥러닝 기반의 기술입니다. 🧠
• 현실적인 수학 공부는 실무 능력과 연계되어야 하며, 개인의 강점에 맞춘 전략이 중요합니다. 🎯
• 학생은 최선을 다해 수학을 공부하는 것이 좋지만, 사회인은 시간과 에너지 제약을 고려해야 합니다. ⏳
• 미적분은 고등학교 수준의 개념 이해로 충분하며, 기하적 의미를 보충하는 것이 좋습니다. 📈
• 선형대수는 기하의 연장선으로, 시각적인 교재를 활용하여 직관적으로 이해하는 것이 효율적입니다. 💡
• 행렬과 벡터의 개념, 고유값과 고유벡터, PCA에 대한 이해가 중요합니다. 矩阵
• 확률 통계는 중학교 수준의 이해로 충분하며, 필요시 대학 수준으로 심화 학습할 수 있습니다. 📊
• 프로그래밍 능력은 파이썬 기본 문법, Numpy, Pandas 활용, 객체지향 프로그래밍 기본, 인터넷 프로그래밍 기초 수준이 필요합니다. 🐍
• 나선형 학습 모델을 통해 기초 개념을 반복 학습하고 난이도를 점진적으로 높이는 것이 효과적입니다. espiral